南京农业大学博士生第一作者在顶级期刊（IF=13.7）发表研究成果，实现小麦关键生育期精准预测

本研究针对小麦育种材料的生育期动态监测需求，利用无人机获取的多时相RGB图像，结合KNN-CNN-RF联合机器学习模型，实现了对小麦五个关键物候阶段的高精度识别和起始时间预测。研究背景源于智慧育种发展和粮食安全保障的技术需求，目的在于建立高效的小麦物候监测方法。结果表明，融合二维图像特征与三维冠层结构信息显著提升了分类精度，各物候阶段起始时间的预测误差仅为2-3天，为优异种质资源筛选提供了可靠的技术支撑。